Customer Targeting

Beim Costumer Targeting wird Online-Werbung nach bestimmten Kriterien geschaltet, die auf Informationen über den Kunden basiert. Anhaltspunkte können beispielsweise das Alter, Geschlecht, der Beruf oder das Einkommen sein. Anhand dieser Faktoren wird gezielt Werbung geschaltet, die am besten zur Zielgruppe passen soll. Costumer Targeting wird auch CRM oder soziodemografisches Targeting genannt[1].

Allgemeine Informationen zum Thema

Beim Customer Targeting wird auf bereits vorhandene Nutzerdaten zugegriffen, ohne diese jedoch zu personalisieren. Damit ist ein wichtiger Punkt angesprochen, denn heute mehr als früher stellt sich die Frage nach dem Datenschutz als erheblicher Faktor dar. So geht zum Beispiel das sogenannte Behavioural-Targeting anders vor und verwendet konkrete Nutzerdaten zur Verbesserung des Marketings. Das bringt zahlreiche Nachteile und Risiken mit sich. Zum einen wird die Gefahr von Hackerangriffen erhöht, zum anderen kann mit den gewonnenen Daten Missbrauch im Sinne von unerlaubtem Verkauf betrieben werden. Beim Customer Targeting gibt es diese Problematik nicht[2].

Unterschiedliche Formen des Targetings

Neben Customer Targeting gibt es weitere Formen, etwa das Content oder Context-Targeting. Dieses fokussiert sich auf bestimmte Schlüsselbegriffe (Keywords), die Rückschlüsse auf das Nutzerverhalten zulassen. Gibt der User beispielsweise in das Suchfeld „eBooks“ ein, werden auf der rechten Seite Anzeigen zu eReadern oder eBooks angezeigt. Deutlich präziser als das Content Targeting ist das semantische Targeting. Hier geht es nicht um einzelne Suchbegriffe, die gerade bei synonym verwendeten Keywords zu Fehldeutungen und Missverständnissen führen können (zum Beispiel die Bank als Sitzgelegenheit oder die Bank als Finanzinstitut), sondern um Zusammenhänge, aus denen die Informationen gezogen werden. Ausgewertet werden also ganze Textinhalte nach Themenfeldern, die zu sinngebenden Bezügen führen und somit hochwertige Informationen liefern. Schlechte oder falsche Platzierungen wie bei Context Targeting sind beim semantischen Targeting praktisch ausgeschlossen.

Das oben bereits erwähnte Behavioral Targeting ist eine erneute Fortführung der beiden hier aufgezählten Methoden. Die Auswertung erfolgt nicht nur über Keywords oder Textinhalt, sondern anhand weiterer Parameter. So werden die IP-Adresse und der Standort ausgelesen, sodass Angebote angezeigt werden, die standortgerecht sind. Zudem wird das Surfverhalten des Nutzers über längere Zeiträume betrachtet, was zu weiteren Erkenntnissen führt. Da sowohl technische Informationen wie etwa das Betriebssystem und geografische Daten wie die Position der Nutzer ausgewertet werden, ergibt sich ein sehr präzises Bild, auf dessen Grundlage Werbeangebote gemacht werden können. Der Nachteil dieser Methode ist die geschilderte Gefahr des Missbrauchs von Daten. Etwas weiter als das Behavioral Targeting geht das Predictive Targeting. Bei dieser Methode werden zusätzlich zu den ermittelten Daten statistische Werte hinzugefügt. Damit soll der Effekt erzielt werden, das Nutzerverhalten vorauszuberechnen und so noch gezielter Werbung schalten zu können.

Das Retargeting geht anders an die Suche heran, denn bei dieser Methode werden verloren gegangene Daten von Kunden im Netz gesucht. Das Platzieren von Werbung wird also auf das Nutzerverhalten der Vergangenheit aufgebaut und versucht, früher einmal vorhandenes Interesse erneut zu wecken.

Bei Social Targeting werden die bis hierher genannten Methoden vereint, sodass aufgrund der gesammelten Informationen zum Beispiel personalisierte Werbung auf Facebook geschaltet werden kann[3].

Customer Targeting: Herangehensweise und Datenschutz

Das Grundprinzip des Customer Targetings besteht in der Herangehensweise, das Verhalten von Seitenbesuchern sofort zu analysieren und bereits hinterlegten passenden Profilen zuzuordnen. Daraus wird ein Bild geformt, das Informationen über die Interessen und Bedürfnisse des Kunden ermöglicht. Auf Basis der gefundenen Informationen werden nun in Echtzeit Angebote eingeblendet, die zum Nutzer passen. Customer Targeting kann so weit gehen, dass sogar die Preisbildung aufgrund des Nutzerverhaltens gestaltet werden kann. Einer der Vorteile – neben den gewonnenen Informationen und der daraus resultierenden Handlungsmöglichkeit – ist die Reduzierung der Abbruchrate der Nutzer. Wenn dessen Interesse so lange bestehen bleibt, dass er mit seinem Besuch auf der Website fortfährt, erhöht sich die Chance eines Kaufes bzw. einer Bestellung erheblich.

Gerade in Zeiten, da die Sicherheit der Daten immer bedeutsamer wird, sind Analyse-Maßnahmen mit Vorsicht zu genießen, die diese Datensicherheit nicht gewährleisten können. Insbesondere beim Behavioral Targeting ist der Weg, den die Daten gehen, oft nur schwer oder gar nicht zurück zu verfolgen. Abgesehen von den angesprochenen Gefahren des Hackens oder des Verkaufs der Daten können Unternehmen, die Behavioral Targeting betreiben, Schwierigkeiten bekommen, wenn sie die Kunden nicht gemäß den gesetzlichen Vorgaben über ihre Aktivitäten informieren. Viele Unternehmen wissen jedoch nicht einmal bis ins letzte Detail, wo ihre Verpflichtungen liegen, was die Gefahr von Fehlverhalten um einen weiteren Faktor erhöht.

Beim Customer Targeting werden die Informationen nicht personalisiert gesammelt und sofort aufgrund bestehenden Wissens ausgewertet. Der Datenschutz der Besucher ist damit gewährleistet, dennoch können gezielt Angebote gemacht werden, die zu den Wünschen des Kunden passen[4].

Bedeutung für das Online Marketing

Für das Online Marketing ist Customer Targeting eine (daten)sichere Methode, um an wertvolle Informationen zu kommen und mittels des Kundenverhaltens Werbemaßnahmen einleiten zu können. Insbesondere für Shops sind die Erkenntnisse, die sich durch das Customer Targeting ergeben, wertvoll, aber auch für andere Unternehmen, die die Absprungraten reduzieren und ihre Angebote optimieren wollen, ist die Methode erfolgversprechend.

Einzelnachweise

  1. Soziodemografisches Targeting onlinemarketing-praxis.de. Abgerufen am 26.06.2018
  2. Wie Web Analyse und Customer Targeting den Online Absatz steigern computerwoche.de. Abgerufen am 26.06.2018
  3. Targeting social-media-abc.de. Abgerufen am 27.06.2018
  4. Web Analyse und Customer Targeting computerwoche.de. Abgerufen am 27.06.2018

Weblinks

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